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做RAG这一年，最后悔的就是上知识图谱
基于知识图谱的检索增强生成在问答任务中存在三元组索引丢失上下文语义问题，作者提出MDER - DR双阶段框架，在标准测试和特定数据集上性能提升最高66%，还具备多方面优势。
太巅了！MIT老哥在Transformer里造了台计算机，LLM从此不需要调用外部工具？
LLM在数学推理表现佳，但纯计算是短板。MIT的Christos Tzamos团队在Transformer内造计算机，实现WebAssembly解释器，解决数独难题，还突破注意力机制瓶颈，打开软件与神经网络新接口。
突发！阿里Qwen负责人林俊旸官宣卸任
深夜，阿里Qwen灵魂人物林俊旸突然官宣卸任，离开千问项目，还有两位Qwen团队研究员同时离职。林俊旸履历耀眼，32岁成阿里最年轻P10，带领团队将千问系列全面开源。
OnlyOffice 平替，用 Vue3 + Vite 做了个“本地 OnlyOffice”：接入成本低到离谱！！！
文章介绍 onlyoffice-web-local 项目，它是基于 OnlyOffice 的纯前端本地网页文档编辑器，无需服务器端处理，部署轻、接入快、更安全。阐述其功能、适用场景，给出开发部署及集成方案，可作 OnlyOffice 平替。
谷歌的Agent小镇被Moltbook超预期实现了
斯坦福&Google曾构建虚拟小镇，让25个智能体在沙盒自主生活，愿景是构建可信人类行为模拟智能体。如今Moltbook超预期实现此愿景，超150万个AI Agent形成数字文明雏形，且实现方式与预期不同。
解决算力瓶颈，给多模态瘦身！Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余，提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌，给出完整图谱与选型指南，还揭示了未来演进路径。
企业级 AI Agent 的终极王牌：从 0 到 1 带你理解 “本体论” 与 6 块核心“积木”。
文章指出大部分企业Agent项目因幻觉、跑偏等问题失败，引出基于“本体论”的企业“本体”工程。介绍企业AI困境、现有工程手段不足，阐述本体可补企业“语义层”及构建本体的6块核心“积木”。
GPT-5.3爆更前夜，全网都被一张图吓到！ChatGPT人格大赏
OpenAI华人研究员Joanne Jang一条推文引发ChatGPT生图玩法热潮，它能根据聊天记录生成反映‘待遇’的自画像。近期ChatGPT记忆功能优化，已向全球Pro和Plus用户推出。还有爆料称GPT - 5.3要来了。
GAG：超越RAG，无需检索的私有知识注入新范式
在高价值私有场景，主流大模型注入知识的路线各有硬伤。中科院和360AI联合团队提出GAG方案，无需检索、固定底座、单Token、即插即用，实验显示效果佳，也指出跨域组合等局限。
一夜200万阅读，OpenAI神同步！这项测评框架让全球顶尖LLM全翻车
中国团队领衔全球24所高校机构发布评测LLMs for Science能力的论文，一夜阅读近200万，同一时间OpenAI也发文指出现有评测标准在AI for Science领域失灵。论文推出评测体系SDE，发现主流大模型在科学发现上短板明显。